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Enregistrement W4367178029 · doi:10.1080/07060661.2023.2208088

Isolation, identification, and host range of <i>Aspergillus welwitschiae</i> causing postharvest rot on Chinese cabbage in China

2023· article· en· W4367178029 sur OpenAlexvenueno aff
Jiaxi Li, An Zhang, Yan Liu, Yaowei Zhang, Ran Gu

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Pathology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePlant Pathogens and Fungal Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Heilongjiang Province
Mots-clésBiologyPostharvestHorticulturePepperConidiumRoot rotBrassicaAscocarpSporeSpotsGerminationBrassica rapaBotanyHost (biology)Leaf spot

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A new kind of postharvest rot on Chinese cabbage (Brassica rapa L. ssp. pekinensis) caused by a fungus was observed in vegetable cellars in Harbin, China in 2019 and 2020, causing considerable economic losses. A water-soaked spot appeared at the base of the midrib of leaves, extended into the upper part of the midrib, and ultimately turned into rot. The diseased part was dark brown or black with a few black spores on the surface. Fungal isolates were obtained from the diseased plants and identified as Aspergillus welwitschiae through morphological observation and multigene sequencing analysis of the internal transcribed spacer, β-tubulin and calmodulin genetic regions. Pathogenicity tests were conducted, and the resulting symptoms on Chinese cabbage were similar to those seen in the vegetable cellar. The isolates were also associated with rot and leaf spot on seedlings and affected the seed germination of Chinese cabbage. A host range test showed that the isolates could infect some common vegetables, including carrot, kidney bean, broccoli, radish, Chinese flowering cabbage, root-mustard, cabbage, non-heading Chinese cabbage, pepper, lettuce, oilseed rape, tomato and cucumber. The isolation, identification, and host range of the pathogen can provide a basis for the study of the occurrence, prevention and management of the disease in the future.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,093

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,205 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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